1、前言
群聊已经成为主流IM软件的基本功能，不管是QQ群、还是微信群，一个群友在群内发了一条消息，那么对于IM服务器来说需要保证：
在线的群友能第一时间收到消息；
离线的群友能在登陆后收到消息。
由于“消息风暴扩散系数”的存在（概念详见《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”？》），群消息的复杂度要远高于一对一的单聊消息。群消息的实时性、可达性、离线消息是今天将要讨论的核心话题。
2、IM开发干货系列文章
《IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递》
《IM消息送达保证机制实现(二)：保证离线消息的可靠投递》
《如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”？》
《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”？》
《IM群聊消息如此复杂，如何保证不丢不重？》（本文）
《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨（含样例代码）》
《移动端IM登录时拉取数据如何作到省流量？》
《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》
《浅谈移动端IM的多点登陆和消息漫游原理》
本系列由公号“编码前线”整理。
3、常见的群消息流程
开始讲群消息投递流程之前，先介绍两个群业务的核心数据结构：
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群成员表：用来描述一个群里有多少成员
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t_group_users(group_id, user_id)
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群离线消息表：用来描述一个群成员的离线消息
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t_offine_msgs(user_id, group_id, sender_id,time, msg_id, msg_detail)
业务场景举例：
1）一个群中有x,A,B,C,D共5个成员，成员x发了一个消息；
2）成员A与B在线，期望实时收到消息；
3）成员C与D离线，期望未来拉取到离线消息。
系统架构简介：
1）客户端：x,A,B,C,D共5个客户端用户；
2）服务端：
2.1）所有模块与服务抽象为server；
2.2）所有用户在线状态抽象存储在高可用cache里；
2.3）所有数据信息，例如群成员、群离线消息抽象存储在db里。
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典型群消息投递流程，如上图步骤1-4所述：
步骤1：群消息发送者x向server发出群消息；
步骤2：server去db中查询群中有多少用户(x,A,B,C,D)；
步骤3：server去cache中查询这些用户的在线状态；
步骤4：对于群中在线的用户A与B，群消息server进行实时推送；
步骤5：对于群中离线的用户C与D，群消息server进行离线存储。
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典型的群离线消息拉取流程，如上图步骤1-3所述：
步骤1：离线消息拉取者C向server拉取群离线消息；
步骤2：server从db中拉取离线消息并返回群用户C；
步骤3：server从db中删除群用户C的群离线消息。
存在的问题：
上述流程是最容易想，也最容易理解的，存在的问题也最显而易见：对于同一份群消息的内容，多个离线用户存储了很多份。假设群中有200个用户离线，离线消息则冗余了200份，这极大的增加了数据库的存储压力。
4、群消息优化1：减少存储量
为了减少离线消息的冗余度，增加一个群消息表，用来存储所有群消息的内容，离线消息表只存储用户的群离线消息msg_id，就能大大的降低数据库的冗余存储量，思路如下。
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群消息表：用来存储一个群中所有的消息内容
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t_group_msgs(group_id, sender_id, time,msg_id, msg_detail)
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群离线消息表：优化后只存储msg_id
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t_offine_msgs(user_id, group_id, msg_id)
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这样优化后，群在线消息发送就做了一些修改：
步骤3：每次发送在线群消息之前，要先存储群消息的内容；
步骤6：每次存储离线消息时，只存储msg_id，而不用为每个用户存储msg_detail。
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拉取离线消息时也做了响应的修改：
步骤1：先拉取所有的离线消息msg_id；
步骤3：再根据msg_id拉取msg_detail；
步骤5：删除离线msg_id。
存在的问题（如同单对单消息的发送一样）：
1）在线消息的投递可能出现消息丢失，例如服务器重启，路由器丢包，客户端crash；
2）离线消息的拉取也可能出现消息丢失，原因同上。
需要和单对单消息的可靠投递一样，加入应用层的ACK，才能保证群消息一定到达。
5、群消息优化2：应用层ACK
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应用层ACK优化后，群在线消息发送又发生了一些变化：
步骤3：在消息msg_detail存储到群消息表后，不管用户是否在线，都先将msg_id存储到离线消息表里；
步骤6：在线的用户A和B收到群消息后，需要增加一个应用层ACK，来标识消息到达；
步骤7：在线的用户A和B在应用层ACK后，将他们的离线消息msg_id删除掉。
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对应到群离线消息的拉取也一样：
步骤1：先拉取msg_id；
步骤3：再拉取msg_detail；
步骤5：最后应用层ACK；
步骤6：server收到应用层ACK才能删除离线消息表里的msg_id。
存在的问题：
1）如果拉取了消息，却没来得及应用层ACK，会收到重复的消息么？
答案是肯定的，不过可以在客户端去重，对于重复的msg_id，对用户不展现，从而不影响用户体验
2）对于离线的每一条消息，虽然只存储了msg_id，但是每个用户的每一条离线消息都将在数据库中保存一条记录，有没有办法减少离线消息的记录数呢？
6、群消息优化3：离线消息表
其实，对于一个群用户，在ta登出后的离线期间内，肯定是所有的群消息都没有收到的，完全不用对所有的每一条离线消息存储一个离线msg_id，而只需要存储最近一条拉取到的离线消息的time（或者msg_id），下次登录时拉取在那之后的所有群消息即可，而完全没有必要存储每个人未拉取到的离线消息msg_id。
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群成员表：用来描述一个群里有多少成员，以及每个成员最后一条ack的群消息的msg_id（或者time）
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t_group_users(group_id, user_id, last_ack_msg_id(last_ack_msg_time))
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群消息表：用来存储一个群中所有的消息内容，不变
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t_group_msgs(group_id, sender_id, time,msg_id, msg_detail)
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群离线消息表：不再需要了
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离线消息表优化后，群在线消息的投递流程：
步骤3：在消息msg_detail存储到群消息表后，不再需要操作离线消息表（优化前需要将msg_id插入离线消息表）；
步骤7：在线的用户A和B在应用层ACK后，将last_ack_msg_id更新即可（优化前需要将msg_id从离线消息表删除）。
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群离线消息的拉取流程也类似：
步骤1：拉取离线消息；
步骤3：ACK离线消息；
步骤4：更新last_ack_msg_id。
存在的问题：
由于“消息风暴扩散系数”的存在，假设1个群有500个用户，“每条”群消息都会变为500个应用层ACK，将对服务器造成巨大的冲击，有没有办法减少ACK请求量呢？
7、群消息优化4：批量ACK
由于“消息风暴扩散系数”的存在，如果每条群消息都ACK，会给服务器造成巨大的冲击，为了减少ACK请求量，很容易想到的方法是批量ACK。
批量ACK的方式又有两种：
1）每收到N条群消息ACK一次，这样请求量就降低为原来的1/N了；
2）每隔时间间隔T进行一次群消息ACK，也能达到类似的效果。
新的问题：批量ACK有可能导致：还没有来得及ACK群消息，用户就退出了，这样下次登录会拉取到重复的离线消息。
解决方案：msg_id去重，不对用户展现，保证良好的用户体验。
还可能存在的问题：群离线消息过多：拉取过慢。
解决方案：分页拉取（按需拉取）,分页拉取的细节在《IM消息送达保证机制实现(下篇)：保证离线消息的可靠投递》一章中有详细叙述，此处不再展开。
8、本文小结
群消息还是非常有意思的，可达性、实时性、离线消息、消息风暴扩散等等等等，做个总结：
1）不管是群在线消息，还是群离线消息，应用层的ACK是可达性的保障；
2）群消息只存一份，不用为每个用户存储离线群msg_id，只需存储一个最近ack的群消息id/time；
3）为了减少消息风暴，可以批量ACK；
4）如果收到重复消息，需要msg_id去重，让用户无感知；
5）离线消息过多，可以分页拉取（按需拉取）优化。
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